摘要
目的探讨不同吸烟习惯人群肺气肿密度测定指标与计算机辅助肺病理评价与分级(CALIPER)指标的相关性及其短期变化。
方法这项回顾性研究包括来自ITALUNG试验的284名受试者(198名男性和86名女性;均值±sd年龄60±4岁,在基线和2年随访时接受了低剂量胸部计算机断层扫描。根据受试者在基线和随访时的吸烟习惯将其分为四组(持续吸烟者、再吸烟者、戒烟者和曾经吸烟者)。使用CALIPER软件进行密度和织构分析。caliper导出的低衰减区域(LAAs)与密度测量指标(包括全肺衰减直方图的第15百分位(Perc))之间进行了相关性分析15)和密度≤- 950 HU的相对区域(RA950)。在基线时评估密度测量指数和LAAs,并通过不同吸烟习惯组间的比较纵向评估差异。进一步分析各肺区实质改变。
结果LAAs与Perc呈强相关15(右年代= 0.81;p<0.001)和RA950(右年代= 0.905;p < 0.001)。在基线时,吸烟者组显示更高的Perc15,下RA950与戒烟者相比,LAAs(特别是轻度LAAs亚类)较低(p<0.001)。随访2年时,持续吸烟者、戒烟者和戒烟者的密度测量指数和LAAs均升高(p<0.05)。戒烟者的进展更大,统计学意义更显著(p<0.001)。
结论CALIPER纹理分析提供了一种与传统密度/直方图特征相当的客观测量方法,以评估与不同吸烟习惯相关的肺实质变化。
摘要
CALIPER纹理分析提供了一种与传统密度/直方图特征相当的客观测量方法,以评估与不同吸烟习惯相关的肺实质变化https://bit.ly/3tiIF9a
脚注
作者贡献:C. Romei和R. Castellana负责手稿的内容,包括数据和分析。C. Romei和B. Bartholmai对研究概念和设计做出了重大贡献;R. Castellana负责数据分析;C. Romei, R. Castellana, B. Conti, P. Bemi, A. Taliani, F. Pistelli, L. Carrozzi, R.A. Karwoski, A. De Liperi和B. Bartholmai负责重要知识内容的重要手稿写作和/或关键修改。所有作者都阅读并认可了稿件的最终版本。
利益冲突:B. Bartholmai在提交的作品之外向Promedior, LLC和Imbio, LLC申报个人费用。梅奥诊所已获得NIH/NHLBI的资助,Imbio, LLC和勃林格殷格翰在提交的工作之外的费用。此外,B. Bartholmai还拥有分析系统和方法的专利在活的有机体内组织体积使用医学成像等待梅奥诊所。R.A.卡沃斯基在提交的作品之外,向有限责任公司和Imbio有限责任公司申报个人费用。本文的其他作者声明没有利益冲突;作者未获得研究、撰写和/或发表本文的经济支持。
- 收到了2021年10月3日。
- 接受2022年2月24日。
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